基于群体优化概率神经网络的配电网设备状态研判模型
文档名：基于群体优化概率神经网络的配电网设备状态研判模型
摘要：随着我国电能需求量不断提升,配电网可靠性要求逐步提高,配电网设备状态研判难度也不断增大.针对该问题,本文提出一种基于群体优化-概率神经网络的配电网设备状态研判模型.引入改进后的人工鱼群算法对概率神经网络的平滑因子进行寻优,避免其因随机设置而导致研判精度不理想的问题.基于群体优化-概率神经网络算法建立设备状态研判模型,同时利用合成少数类过采样技术改善配电网数据集不平衡的问题,采用主成分分析法对数据集进行特征属性指标提取,减少冗余指标对状态研判精度和时间的影响.实验结果表明,本文模型在状态研判的精度和计算时间上均具有一定优势,能够在配电网的状态研判过程中起到辅助作用.
作者：解明辉 孙亚剑 汤思杰 曹晖 Author：XIEMinghui SUNYajian TANGSijie CAOHui
作者单位：西安交通大学电气工程学院,陕西西安710049国网吕梁供电公司,山西吕梁033000
刊名：电工电能新技术 ISTICPKU
Journal：AdvancedTechnologyofElectricalEngineeringandEnergy
年，卷(期)：2023, 42(6)
分类号：TM727
关键词：状态研判模型概率神经网络人工鱼群算法合成少数类过采样主成分分析
机标分类号：TP391TM728.2U666.1
在线出版日期：2023年7月17日
基金项目：基于群体优化-概率神经网络的配电网设备状态研判模型[
期刊论文]电工电能新技术--2023, 42(6)解明辉孙亚剑汤思杰曹晖随着我国电能需求量不断提升,配电网可靠性要求逐步提高,配电网设备状态研判难度也不断增大.针对该问题,本文提出一种基于群体优化-概率神经网络的配电网设备状态研判模型.引入改进后的人工鱼群算法对概率神经网络的平滑...参考文献和引证文献
参考文献
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